AI 기초
AI가 학습하는 원리 쉽게 이해하기 AI가 “학습한다”는 말을 자주 듣습니다. 그런데 막상 AI가 어떻게 학습하는지 설명하려고 하면 갑자기 어려워집니다. AI가 데이터를 보고 스스로 똑똑해진다고 하지만, 실제로는 마법처럼 배우는 것이 아닙니다. AI는 틀린 정도를 계산하고, 그 틀림을 줄이는 방향으로 내부 값을 조금씩 수정합니다. 이때 가장 대표적으로 사용되는 방법이 경사하강법입니다. 경사하강법은 영어로 Gradient Descent라고 합니다. 이름만 보면 … 더 읽기
AI에게 원하는 답을 얻는 입력 방법 1. 한 줄 요약 프롬프트는 AI에게 원하는 작업을 요청하기 위해 입력하는 질문, 지시문, 조건, 예시를 말합니다. 2. 쉽게 설명하면? 프롬프트는 AI에게 주는 업무 지시서입니다. 사람에게 일을 부탁할 때 목적과 조건을 자세히 말하면 결과가 좋아지는 것처럼, AI도 입력이 구체적일수록 원하는 답을 받을 가능성이 높아집니다. 3. 기술적으로는 무슨 뜻인가? 프롬프트는 AI … 더 읽기
AI가 문장을 처리하는 기본 단위 1. 한 줄 요약 토큰은 AI 모델이 문장을 읽기 위해 텍스트를 잘게 나눈 기본 단위입니다. 2. 쉽게 설명하면? 사람은 문장을 단어와 문장 단위로 읽지만, AI 모델은 문장을 더 작은 텍스트 조각으로 나누어 처리합니다. 이 조각을 토큰이라고 부릅니다. 토큰은 항상 단어 하나와 같지 않습니다. 어떤 경우에는 단어 하나가 여러 조각으로 나뉘고, … 더 읽기
글과 이미지를 만드는 인공지능 쉽게 이해하기 1. 한 줄 요약 생성형 AI는 기존 데이터를 학습해 새로운 글, 이미지, 코드, 음성 같은 결과물을 만들어내는 인공지능 기술입니다. 2. 쉽게 설명하면? 생성형 AI는 자료를 많이 읽고 사용자의 요청에 맞춰 초안을 만들어주는 보조 작가와 비슷합니다. 사용자가 주제를 주면 글을 만들고, 설명을 주면 이미지를 만들고, 요구사항을 주면 코드 초안을 작성할 … 더 읽기
머신러닝과의 차이 쉽게 이해하기 1. 한 줄 요약 딥러닝은 인공신경망을 여러 층으로 쌓아 이미지, 음성, 텍스트처럼 복잡한 데이터의 패턴을 학습하는 머신러닝 기술입니다. 2. 쉽게 설명하면? 딥러닝은 사람의 뇌가 여러 단계로 정보를 처리하는 방식에서 아이디어를 얻은 기술입니다. 사진을 볼 때 사람은 점, 선, 모양, 물체 전체를 단계적으로 인식합니다. 딥러닝 모델도 낮은 층에서는 단순한 특징을 보고, 높은 … 더 읽기
AI가 데이터를 학습하는 방식 쉽게 이해하기 1. 한 줄 요약 머신러닝은 컴퓨터가 사람이 일일이 규칙을 입력하지 않아도, 데이터에서 패턴을 찾아 예측하거나 분류하도록 만드는 AI 기술입니다. 예전의 프로그램은 사람이 이런 경우에는 이렇게 처리하라는 규칙을 직접 작성해야 했습니다. 반면 머신러닝은 많은 데이터를 보고 스스로 규칙에 가까운 패턴을 찾아냅니다. 그래서 이메일이 스팸인지 아닌지, 고객이 이탈할 가능성이 높은지, 이미지 … 더 읽기
